基于遥感图像的山地冰川识别方法对比
发布时间：2022-02-19 15:10
研究识别山地冰川面积对预测全球气候变化和洪水灾害具有重要意义。在总结国内外山地冰川识别方法的基础上,以各拉丹冬冰川及其周围冰川群作为研究对象,基于有关遥感数据对比分析了目前计算冰川面积的9种主要方法,包括比值法、雪盖指数法（NDSI）、非监督分类方法、监督分类方法、面向对象分类方法和神经网络分类方法,并基于混淆矩阵对这些分类方法进行了精度评价。结果表明:神经网络分类方法的总体分类精度为99.372%,比值法和NDSI的总体分类精度分别为99.370%和99.359%,最大似然分类方法、SVM分类方法和面向对象分类方法的总体分类精度均高于98%,最小距离分类方法的漏分率最高为34.51%,非监督分类方法的漏分率和错分率分别为11.07%和11.31%。试验结果表明:神经网络分类方法的整体冰川提取效果好,可以区分水体、积雪和冰;比值法和NDSI识别裸冰效果好,但无法区分水体和冰。最大似然分类方法、SVM和面向对象分类方法的整体冰川提取效果较好;最小距离分类方法容易将部分冰川区域漏分为非冰川区域;非监督分类方法容易错分冰川区和非冰川区。
【文章来源】：水利水电技术. 2020,51(05)北大核心
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
不同方法冰川提取结果对比
表1 试验选用的 Landsat 8 影像数据信息 序 号 数据标识 条带号 行编号 中心经度/(°) 中心纬度/(°) 日期/年-月-日 云量/% 1 LC81380372015275LGN00 138 37 91.4259 33.177 1 2015-10-02 0.131 数据介绍
表4 各个方法的优缺点分析 方 法 优 点 缺 点 比值法 计算简单,裸冰提取效果好;能够提取阴影中的冰川 不能有效区分水体、积雪、冰 NDSI 计算简单,裸冰提取效果好 不能有效区分水体、积雪、冰;不能提取阴影中的冰川 K-Means IsoData 不需要人为干涉 冰川提取效果不好,错分严重,大量积雪、河道被识别为冰 最小距离分类 — 冰川提取效果不好,漏分严重;受样本质量影响 最大似然分类 可以区分积雪和冰 不能区分水体和冰;受样本质量影响 SVM 可以区分积雪和冰 大面积水体和冰可以区分,但小面积水和冰不能准确区分;受样本质量影响 面向对象分类 冰川边界平滑清晰,可以区分水体、积雪和冰 尺度不好确定;冰舌部分边界划分不精确 神经网络分类 可以区分水体、积雪和冰;冰川提取效果好 受样本质量影响;隐藏层数量、迭代次数和网络结构也会影响结果图5 不同方法冰川提取结果对比
【参考文献】：
期刊论文
[1]长期冰川学观测引领大陆性和干旱区冰川变化与影响研究[J]. 李忠勤,王飞腾,李慧林,徐春海,王璞玉,周平,岳晓英. 中国科学院院刊. 2018(12)
[2]全球冰川面积现状及近期变化——基于2017年发布的第6版Randolph冰川编目[J]. 牟建新,李忠勤,张慧,梁鹏斌. 冰川冻土. 2018(02)
[3]基于深度学习AlexNet的遥感影像地表覆盖分类评价研究[J]. 党宇,张继贤,邓喀中,赵有松,余凡. 地球信息科学学报. 2017(11)
[4]高山冰川遥感提取方法研究[J]. 刘梅. 测绘与空间地理信息. 2017(10)
[5]基于面向对象分类的马兰冰帽变化与气候响应[J]. 胡凡盛,杨太保,王晶,冀琴. 干旱区研究. 2017(05)
[6]利用多光谱卫星遥感和深度学习方法进行青藏高原积雪判识[J]. 阚希,张永宏,曹庭,王剑庚,田伟. 测绘学报. 2016(10)
[7]青藏高原冰川变化遥感监测研究综述[J]. 叶庆华,程维明,赵永利,宗继彪,赵瑞. 地球信息科学学报. 2016(07)
[8]基于第二次冰川编目的中国冰川现状[J]. 刘时银,姚晓军,郭万钦,许君利,上官冬辉,魏俊锋,鲍伟佳,吴立宗. 地理学报. 2015(01)
[9]雪盖指数法提取积雪范围信息的不确定性研究——以玛纳斯上游地区为例[J]. 赵军,付杰文,付鹏. 遥感技术与应用. 2014(02)
[10]基于Landsat TM影像的冰川提取[J]. 金姗姗,张永红,吴宏安. 测绘通报. 2014(02)
硕士论文
[1]不同信息源和方法提取积雪面积的比较研究[D]. 付鹏.西北师范大学 2012
本文编号：3633129
【文章来源】：水利水电技术. 2020,51(05)北大核心
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
不同方法冰川提取结果对比
表1 试验选用的 Landsat 8 影像数据信息 序 号 数据标识 条带号 行编号 中心经度/(°) 中心纬度/(°) 日期/年-月-日 云量/% 1 LC81380372015275LGN00 138 37 91.4259 33.177 1 2015-10-02 0.131 数据介绍
表4 各个方法的优缺点分析 方 法 优 点 缺 点 比值法 计算简单,裸冰提取效果好;能够提取阴影中的冰川 不能有效区分水体、积雪、冰 NDSI 计算简单,裸冰提取效果好 不能有效区分水体、积雪、冰;不能提取阴影中的冰川 K-Means IsoData 不需要人为干涉 冰川提取效果不好,错分严重,大量积雪、河道被识别为冰 最小距离分类 — 冰川提取效果不好,漏分严重;受样本质量影响 最大似然分类 可以区分积雪和冰 不能区分水体和冰;受样本质量影响 SVM 可以区分积雪和冰 大面积水体和冰可以区分,但小面积水和冰不能准确区分;受样本质量影响 面向对象分类 冰川边界平滑清晰,可以区分水体、积雪和冰 尺度不好确定;冰舌部分边界划分不精确 神经网络分类 可以区分水体、积雪和冰;冰川提取效果好 受样本质量影响;隐藏层数量、迭代次数和网络结构也会影响结果图5 不同方法冰川提取结果对比
【参考文献】：
期刊论文
[1]长期冰川学观测引领大陆性和干旱区冰川变化与影响研究[J]. 李忠勤,王飞腾,李慧林,徐春海,王璞玉,周平,岳晓英. 中国科学院院刊. 2018(12)
[2]全球冰川面积现状及近期变化——基于2017年发布的第6版Randolph冰川编目[J]. 牟建新,李忠勤,张慧,梁鹏斌. 冰川冻土. 2018(02)
[3]基于深度学习AlexNet的遥感影像地表覆盖分类评价研究[J]. 党宇,张继贤,邓喀中,赵有松,余凡. 地球信息科学学报. 2017(11)
[4]高山冰川遥感提取方法研究[J]. 刘梅. 测绘与空间地理信息. 2017(10)
[5]基于面向对象分类的马兰冰帽变化与气候响应[J]. 胡凡盛,杨太保,王晶,冀琴. 干旱区研究. 2017(05)
[6]利用多光谱卫星遥感和深度学习方法进行青藏高原积雪判识[J]. 阚希,张永宏,曹庭,王剑庚,田伟. 测绘学报. 2016(10)
[7]青藏高原冰川变化遥感监测研究综述[J]. 叶庆华,程维明,赵永利,宗继彪,赵瑞. 地球信息科学学报. 2016(07)
[8]基于第二次冰川编目的中国冰川现状[J]. 刘时银,姚晓军,郭万钦,许君利,上官冬辉,魏俊锋,鲍伟佳,吴立宗. 地理学报. 2015(01)
[9]雪盖指数法提取积雪范围信息的不确定性研究——以玛纳斯上游地区为例[J]. 赵军,付杰文,付鹏. 遥感技术与应用. 2014(02)
[10]基于Landsat TM影像的冰川提取[J]. 金姗姗,张永红,吴宏安. 测绘通报. 2014(02)
硕士论文
[1]不同信息源和方法提取积雪面积的比较研究[D]. 付鹏.西北师范大学 2012
本文编号：3633129
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/gongchengguanli/3633129.html
